一文简述 AI 自动化漏洞修复实践

2024 年，人工智能（AI）技术正以其前所未有的速度和影响力，革新着网络安全领域。AI 在自动化漏洞修复方面的应用，标志着我们迈入了一个全新的网络安全时代。近日，在中国电信组织的一场技术交流会上，云起无垠云鉴实验室负责人鲁军磊先生就《AI 在自动化漏洞修复方面的应用》进行了一场深入浅出的分享，其精彩的演讲内容受到了与会者的一致好评。

鲁军磊先生的演讲主要围绕三大核心议题展开：首先，全面梳理了当前大模型技术的发展趋势；其次，细致分析了传统的漏洞发现与修复流程；最后，详细探讨了 AI 技术与漏洞修复相结合的前沿进展。

01 大模型发展现状

网络安全技术的演进经历了从传统规则集到大数据，再到 AI 广泛赋能的过程。如今，大模型技术正处于探索阶段，它有望为安全领域带来更加精准、智能的解决方案。AI 技术的发展，尤其是在自然语言处理（NLP）领域，已经催生了如 Transformer 和 MoE 稀疏混合专家模型等强大的模型，它们通过海量参数学习，能够处理复杂的安全问题。

2022 年以来，AI 技术在医疗、城市、工业、能源、金融等多个领域加速落地，成为推动产业数字化的关键力量。在 DevOps 开发过程中，AI 代码编写助手、技术剖析工具、脚本生成平台等应用层出不穷，显示出 AI 技术在提升开发效率和质量方面的潜力。

谷歌和微软等海外巨头厂商持续投入 AI+安全领域，推出了如 Sec-PaLM2 和 Security Copilot 等工具，这些工具通过大模型技术大幅提升了泛场景安全能力，解决了威胁过载、工具繁琐和人才缺口等安全挑战。

02 传统漏洞发现/修复流程

在网络安全的发展历程中，漏洞挖掘技术经历了四个不同阶段。早期的漏洞挖掘主要依赖于安全专家的手工审计，这一过程不仅耗时耗力，而且效率有限。随着技术的进步，规则驱动的扫描工具被引入，它们通过一系列预设的安全规则来自动化扫描过程，极大提升了漏洞检测的效率和准确性。随后，动态测试技术应运而生，它通过模拟软件的实际运行环境来动态发现漏洞，有效弥补了静态分析的不足。现在，已步入智能化挖掘的新纪元，遗传进化算法等先进算法开始在漏洞挖掘中发挥作用，它们模拟生物进化过程，通过迭代优化智能地识别软件漏洞，进一步提高了挖掘的精准度和效率。

在漏洞修复策略上，同样呈现出多样化的技术和方法，每种方法都有其独特的优势与局限性：

• 依赖版本控制的修复方法：这种方法主要针对已知存在缺陷的第三方库或组件。通过简单地更新或回退到稳定的版本，可以迅速解决安全问题。然而，这种方法的弊端在于它依赖于外部维护者的更新节奏，有时可能会引入新的兼容性挑战。

• 程序移植导向的修复方式：在软件需要跨平台或跨语言迁移的场景下，该方法发挥着重要作用。它能够处理兼容性问题，但通常需要资深工程师的深入参与，过程较为复杂且耗时。

• 基于抽象语法树（AST）与模板的修复方式：这种方法通过结合 AST 和修复模板来解决简单漏洞模型的问题。它在特定场景下效率较高，但在处理复杂代码逻辑时可能会出现较高的误报率和漏报率。

• 约束求解与符号执行的修复方式：这是一种深入的漏洞修复技术，特别适合处理复杂的内存破坏漏洞。它能够精确定位并修复深层次的逻辑缺陷，但这种方法在计算资源和性能上有一定的要求。

鲁军磊先生表示，与传统方案相比，基于 AI 的智能体方案展现出显著的优势。它通过智能决策、自动化规划、有效性验证等手段，大幅提高了漏洞修复的效率和准确性。AI 智能体能够理解复杂的上下文信息，进行精准决策，并自动化执行复杂的安全任务。

03 AI 技术和漏洞的结合

在当今的网络安全领域，AI Agent 正扮演着至关重要的角色。这些智能体的核心特性在于其记忆系统，包括长期记忆和短期记忆，使它们能够存储并利用历史信息更好地执行任务。此外，AI Agent 能够整合并运用各种安全工具，采用特定的框架设计方案以支持多智能体之间的协同工作。通过精心设计和优化输入提示，这些智能体的整体表现得以提升。

在 AI Agent 时代中，人类与 AI 的协作模式主要分为三种：Agents 模式、Embedding 模式和 Copilot 模式。这些模式根据人类和 AI 在任务中的不同参与程度和角色进行了明确的区分，从而实现了更加高效的合作方式。

人工智能技术在漏洞修复工作中展现出了无与伦比的优势，包括处理速度和可扩展性、模式识别、数据驱动的深刻见解、减少人为偏见、保持一致性以及与语言无关的普适性。这些优势催生了以 AI 智能体为核心的智能解决方案，它们能够更有效地进行漏洞修复。通过上传任务、自动化处理复杂和重复性工作、基于安全知识的交互方式，以及多模型和多智能体之间的协同合作，AI 智能体实现了安全任务的高效率、精确性、主动性和协作性。

鲁军磊先生在讨论中特别提到了“代码安全智能体”，这是一种创新产品形态，旨在帮助开发者和安全研究者深入理解安全编程挑战、提升代码质量，并促进开发与安全团队之间的协作。

在 AI 技术的应用过程中，选择恰当的模型、构建安全的系统、关注用户体验以及进行提示工程是至关重要的。这些做法有助于确保 AI 技术在安全领域的负责任使用，并能够优化 AI 模型的响应，降低错误率和成本。智能体的开发过程涉及任务工作流的拆分、关键行动的确定、关键产物的记忆、任务目标的反思和最终的达成。

鲁军磊先生通过 CWE89 和 CWE80 的案例，展示了 AI 在 SQL 注入和 XSS 漏洞扫描与修复中的应用实例。AI 还被应用于代码审计，帮助开发者识别并修复开源项目中存在的安全漏洞。AI 系统通过建立有效的反馈循环，从实际应用中学习，不断更新安全策略和技术，以实现自我优化和提升。开源社区在推动模型和技术发展中发挥着不可或缺的作用。AI Agent 作为释放 LLM 潜力的关键，为我们描绘了一条通往更高级人工智能的重要路径。

写在最后

AI 技术在网络空间安全领域的应用正开启一个全新的时代。通过自动化漏洞修复，AI 不仅提升了安全防护的效率，还增强了对复杂安全挑战的应对能力。随着技术的不断进步和应用的深入，我们有理由相信，AI 将成为网络安全领域不可或缺的力量。